Эссе о разработке игр, мышлении и книгах

Предпочтения игроков в стратегии

Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.

Смотрим на данные опроса и пытаемся найти что-нибудь полезное.

Недавно я делал опрос о предпочтениях игроков в стратегии.

В предыдущем посте мы очищали данные, в этом попробуем чего-нибудь в них найти.

В посте вы найдёте «интерактивный исследовательский стенд» с кучей графиков, на которых можно смотреть разницу между двух выборок на ваш выбор. Выборок много — на любой вкус и цвет, поэтому щелкать можно долго — делитесь в Telegram и Discord найденными закономерностями.

Но будьте аккуратны с выводами. Данных мало, а в некоторых случаях совсем мало. Например, разница между размерами выборок мужчин и женщин примерно десятикратная => интерпретировать отличия между ними следует очень осторожно.

В целом, не воспринимайте этот пост как полноценное исследование. Уверен, многие аналитики мне бы руки за такое оторвали. Пришили и снова оторвали. Пользуйтесь постом как интерфейсом к данным, а выводы делайте свои.

Далее

ИИ нас всех не(?) заменит

Автопилот [Ийона Тихого](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%B9%D0%BE%D0%BD_%D0%A2%D0%B8%D1%85%D0%B8%D0%B9) готовится делать человеческую работу в 3 лица.
(с) сериал [Ijon Tichy: Space Pilot](https://en.wikipedia.org/wiki/Ijon_Tichy:_Space_Pilot)

Автопилот Ийона Тихого готовится делать человеческую работу в 3 лица.
(с) сериал Ijon Tichy: Space Pilot

GitHub в прошлом месяце выпустил ИИ напарника для программистов, который умеет дописывать код. В догонку OpenAI опубликовали видео с возможностями технологии. Например, демонстрацию разработки игры на JavaScript.

Справедливости ради отмечу, что «игра» откровенно убогая. Но процесс создания впечатляет всё равно.

Одновременно с этим роботы занимаются паркуром, автомобили ездят без водителя, маркетинговые алгоритмы и ленты социальных сетей во всю управляют нашим поведением и даже мыслями.

Время поговорить о замене нас железными мозгами перспективах машинного обучения в его текущем виде.

Для краткости, вместо машинного обучения, нейронных сетей, feature programming и аналогичных вещей далее буду использовать аббревиатуру ИИ — Искусственный Интеллект. Кто знает на какой конкретно технологии всё остановится, но для её пиара гарантировано будут использовать затычку из двух «И».

Эссе включает:

  1. Оценку возможности прогнозирования.
  2. Описание факторов, которые влияют на развитие и внедрение ИИ.
  3. Три классических прогноза: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный.

В первой и второй частях я уверен, а вот в прогнозах у меня получается жутковатая картина. В то же время основной проблемой прогнозов я считаю оценку сроков, а не качественных изменений.

Далее

Об ИТ, прогрессе и нехватке спецов

Изображение найдено где-то в интернете, если знаете автора — напишите мне.

Изображение найдено где-то в интернете, если знаете автора — напишите мне.

Занятым в Информационных Технологиях людям может казаться, что цифра уже перевернула мир, но это искажённое восприятие: из того, что ИТ вокруг вас, не следует, что ИТ вокруг всех.

Из-за ммм… «мощи» ИТ решений и их взрывного роста, любого человека, который к ИТ прикасается, моментально втягивает в эту область и обволакивает ей.

На самом деле, вычислительные технологии только начинают шатать мир. Интернеты, википедии, гуглы уже принесли изменения в нашу жизни, но это — первые шаги к переформатированию инфраструктуры, которую строило человечество тысячелетия.

Далее

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее

Бесконечность схем данных

Программист думает о путях, которыми ходят байты. [Демон сидящий](https://ru.wikipedia.org/wiki/Демон_сидящий) (с) [Врубель](https://ru.wikipedia.org/wiki/Врубель,_Михаил_Александрович)

Программист думает о путях, которыми ходят байты. Демон сидящий (с) Врубель

Расскажу об одной боли при разработке и проектировании ПО — преобразованиях данных между их схемами. Буду говорить о серверах, как наиболее наглядном и знакомом мне примере, но соображения можно распространить на весь софт.

Для демонстрационных целей местами может случиться некоторое преувеличение.

Рассмотрим простейший проект, этакий минимальный набор:

  • один тип клиентов;
  • один сервис;
  • одно хранилище.

Данные, соответственно, ходят в обе стороны:

  • между клиентом и сервисом;
  • между сервисом и хранилищем.

Сколько схем данных вы тут видите?

Далее